"""
通过一些转化使特征数据更适合算法模型使用
无量纲化包括归一化和标准化
归一化公式
x1 = x-min/(max-min) x2 = x1*(想要区间上限-想要区间下限)+想要区间下限归一化时想要区间为【0， 1】
缺点:如果最大值或最小值为异常值会带来较大误差
此种方法多用于传统精确小数据场景
标准化公式：
x1 = （x - 平均值） / 标准差
此公式无明显缺点， 适合大部分场景
"""
import sys
sys.path.append("/A03  数据预处理")
from sklearn import preprocessing
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
    maxminscaler = preprocessing.MinMaxScaler()
    standerscaler = preprocessing.StandardScaler()
    data = pd.read_csv("test.txt")
    print(data)
    data_1 = maxminscaler.fit_transform(data)
    data_2 = standerscaler.fit_transform(data)
    print(data_1)
    print(data_2)
